Serilog-Sinks-Loki 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Serilog-Sinks-Loki 是一个开源项目,为 Serilog 日志库提供了一个 sink(数据接收器),用于将日志数据发送到 Grafana 的 Loki 日志聚合系统。Loki 是一个基于 Prometheus 启发的日志聚合系统,它具有高可扩展性和高可用性,并且设计上旨在成本效益和易于操作。本项目主要使用 C# 编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术包括 Serilog 日志库和 HTTP 客户端,以及利用 Loki 的日志聚合功能。Serilog 是一个强大的日志记录库,支持结构化日志记录和多 sink 输出。HTTP 客户端用于将日志数据通过 HTTP 协议发送到 Loki 服务。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- .NET Core 或 .NET Framework 开发环境
- Serilog 日志库
- 对 HTTP 网络请求的基本了解
安装步骤
步骤 1:安装 Serilog 和 Serilog-Sinks-Loki 包
首先,您需要通过 NuGet 包管理器安装 Serilog 和 Serilog-Sinks-Loki 包。这可以通过 NuGet 命令行或 .NET Core CLI 完成。
通过 NuGet 命令行安装:
Install-Package Serilog
Install-Package Serilog.Sinks.Loki
通过 .NET Core CLI 安装:
dotnet add package Serilog
dotnet add package Serilog.Sinks.Loki
步骤 2:配置 Serilog 以使用 Loki Sink
在您的应用程序中配置 Serilog 以使用 Loki Sink。以下是一个配置示例:
using Serilog;
using Serilog.Sinks.Loki;
public class Program
{
public static void Main(string[] args)
{
Log.Logger = new LoggerConfiguration()
.MinimumLevel.Information()
.Enrich.FromLogContext()
.WriteTo.LokiHttp(new NoAuthCredentials("http://localhost:3100"))
.CreateLogger();
// 使用日志记录
Log.Error("这是一个错误日志");
Log.Information("这是一个信息日志");
// 确保所有日志都被发送
Log.CloseAndFlush();
}
}
在此示例中,NoAuthCredentials 类用于配置 Loki 服务的地址,这里假设 Loki 服务运行在本地主机的 3100 端口上。如果您有认证需求,您可以使用 BasicAuthCredentials 类并传入相应的用户名和密码。
步骤 3:运行和验证
完成配置后,运行您的应用程序并生成日志。确保 Loki 服务正在运行,您可以在 Loki 的 UI 界面中查看接收到的日志数据,验证配置是否成功。
以上就是 Serilog-Sinks-Loki 的安装和配置教程。如果您在安装或配置过程中遇到任何问题,可以查阅项目文档或在社区中寻求帮助。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00